完成「監控及管理 Google Cloud 資源」技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能:授予及撤銷 IAM 權限; 安裝 Monitoring 和 Logging 代理程式;建立、部署及測試事件導向的 Cloud Run 函式。
完成「管理 Google Cloud 中的 Kubernetes」技能徽章中階課程, 即可證明您具備下列技能:使用 kubectl 管理部署作業、 在 Google Kubernetes Engine (GKE) 監控應用程式與偵錯,以及運用技術持續推送軟體更新。
完成使用 Cloud Vision API 分析圖片課程,即可獲得技能徽章。本課程說明如何運用 Cloud Vision API 執行各種工作,包括擷取圖片中的文字。
如果您是剛起步的雲端開發人員, 想在 Google Cloud Essentials 外獲得更多實作經驗,歡迎參加本課程。您將透過實作實驗室, 深入瞭解 Cloud Storage 和其他重要應用程式服務,例如: Monitoring 和 Cloud Functions。您將習得 在任何 Google Cloud 專案都適用的寶貴技能。
本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具,可協助分析客戶資料及預測產品銷售情形。您也會學習如何在 BigQuery 中使用客戶資料識別、分類及開發新客戶。透過使用實作研究室,您可以體驗 Gemini 如何改良資料分析和機器學習工作流程。 Duet AI 已更名為 Gemini,這是我們的新一代模型。
完成「使用 Google API 分析語音和語言」課程, 瞭解如何將 Natural Language API 和 Speech API 投入實際應用, 即可獲得技能徽章。
本課程介紹 Google Cloud 的 AI 和機器學習 (ML) 功能,著重說明如何開發生成式和預測式 AI 專案。我們也會探討「從資料到 AI」整個生命週期都適用的技術、產品和工具,並透過互動式練習,協助資料科學家、AI 開發人員和機器學習工程師精進專業知識。
完成 在 Google Cloud 實作 DevOps 工作流程 技能徽章中階課程, 即可證明您具備下列技能:使用 Cloud Source Repositories 建立 Git 存放區、 在 Google Kubernetes Engine (GKE) 發布、管理和調度 Deployment, 以及建立 CI/CD 管道,自動建構容器映像檔與執行 GKE 部署作業。
完成「在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing」技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能: 在 Compute Engine 建立及部署虛擬機器, 以及設定網路和應用程式負載平衡器。
TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
「探索生成式 AI - Agent Platform」課程包含一系列實驗室, 介紹如何在 Google Cloud 使用生成式 AI。完成這些實驗室之後,您會瞭解如何 在 Agent Platform 使用 Gemini 模型、提示詞設計技巧與最佳做法,以及 AI 在構思想法和文字分類、擷取、摘要等方面的用途。您也會瞭解如何運用 Agent Platform 的自訂訓練功能調整基礎模型, 並部署至 Agent Platform 中的端點。
In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.
完成「運用 BigQuery ML 建立機器學習模型」技能徽章中階課程,即可證明您具備下列技能: 可使用 BigQuery ML 建立及評估機器學習模型,並根據資料進行預測。
In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.
Want to turn your marketing data into insights and build dashboards? Bring all of your data into one place for large-scale analysis and model building. Get repeatable, scalable, and valuable insights into your data by learning how to query it and using BigQuery. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
這個入門微學習課程主要說明生成式 AI 的定義和使用方式,以及此 AI 與傳統機器學習方法的差異。本課程也會介紹各項 Google 工具,協助您開發自己的生成式 AI 應用程式。
這是一堂入門級的微學習課程,旨在探討大型語言模型 (LLM) 的定義和用途,並說明如何調整提示來提高 LLM 成效。此外,也會介紹多項 Google 工具,協助您自行開發生成式 AI 應用程式。